webRTC的VAD算法的研究

摘要：

在上一篇的文档中，分析unimrcp中vad算法的诸多弊端，但是有没有一种更好的算法来取代呢。目前有两种方式 1. GMM   2. DNN。

其中鼎鼎大名的WebRTC VAD就是采用了GMM 算法来完成voice active dector。今天笔者重点介绍WebRTC VAD算法。在后面的文章中，

我们在刨析DNN在VAD的中应用。下面的章节中，将介绍WebRTC的检测原理。

原理：

首先呢，我们要了解一下人声和乐器的频谱范围，下图是音频的频谱。

本图来源于网络

根据音频的频谱划分了6个子带，80Hz~250Hz，250Hz~500Hz,500Hz~1K,1K~2K,2K~3K,3K~4K，分别计算出每个子带的特征。

步骤：

第一步：降频

WebRTC 支持8kHz 16kHz 32kHz 48kHz的音频，但是WebRTC首先都将16kHz 32kHz 48kHz首先降频到8kHz，再进行处理。

 1         int16_t speech_nb[240];  // 30 ms in 8 kHz.
 2         const size_t kFrameLen10ms = (size_t) (fs / 100);
 3         const size_t kFrameLen10ms8khz = 80;
 4         size_t num_10ms_frames = frame_length / kFrameLen10ms;
 5         int i = 0;
 6         for (i = 0; i < num_10ms_frames; i++) {
 7             resampleData(audio_frame, fs, kFrameLen10ms, &speech_nb[i * kFrameLen10ms8khz],
 8                          8000);
 9         }
10         size_t new_frame_length = frame_length * 8000 / fs;
11         // Do VAD on an 8 kHz signal
12         vad = WebRtcVad_CalcVad8khz(self, speech_nb, new_frame_length);

原文地址：https://www.cnblogs.com/damizhou/p/11318668.html